metric learning を少し勉強したからまとめる - Qiita

先日某社で2週間の短期インターンシップに参加してきました。 内容としては製造ラインで行われる外観検査をディープラーニングを用いて自動化することを想定して、画像から不良を検出するモデルを作成するというものでした。 そこでmetric learningについて少し勉強し、"L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification"という論文を読んだので内容をまとめたいと思います。 嘘ついてるかもしれないので気をつけて読んでもらえると助かります。 metric learningとは? metric learningとはデータ間の関係を計量を用いて表現する特徴空間への変換を学習する手法です。図のようにニューラルネットワークを用いて同じクラスのデータは近くに、違うクラスのデータは遠くなるように特徴空間へデータの埋め込みを行います

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2019 / "異常検知では異常とされるデータ数が少なかったり、学習セットに全ての異常パターンが含まれているとは限らないといった問題がある / metric learningを用いて正常サンプルの"正常さ"を学習"